广义Howell设计是组合设计理论的一个重要的研究方向，是一类双可分解的组合设计，广义Howell是编码理论中用到的重要工具之一，可以用来构造最优双常重码，多常重码等，并且可以用来构造置换阵列，进而用于构造置换码，在通信领域中有着重要的应用.　　爬山算法是一种局部择优的启发式随机搜索算法，是对深度优先搜索的一种改进，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解.爬山算法虽然有会陷入局部最优的缺陷，但是效率比较高，本文给出利用爬山算法构造小阶广义Howell设计的方法.　　本文分四个章节进行介绍:　　第一章，对爬山算法进行简单介绍，并综述了有关广义Howell设计的研究背景及研究现状，给出相关概念及符号表示，同时给出爬山算法在组合设计中的应用实例.　　第二章，详细介绍爬山算法在构造因子分解中的应用，广义Howell设计实际上是两个因子分解正交的结果，本节给出利用爬山算法构造两个正交的因子分解，进而构造出广义Howell设计，并给出利用该算法找到的广义Howell设计结果.　　第三章，对该算法在构造广义Howell设计的细节进行详细介绍及分析，并对算法进行优化.　　第四章，对本文的主要内容进行总结.